11月27日消息,来自汇丰银行的最新分析指出,即便 OpenAI 的估值继续大幅攀升,该公司距离实现真正意义上的盈利仍相当遥远。
报告估算,在当前的成本结构下,OpenAI 的商业模式与算力支出之间存在巨大缺口,即便其再募资 2000 亿美元,也仍不足以填平这一亏损的结构性黑洞。
汇丰的报告将关注点集中在两个核心变量上:模型推理成本与客户规模增长。随着 GPT-5.1 及其后续模型逐渐提升能力,OpenAI 需要面向企业与 C 端用户不断扩容推理算力;而这意味着数以百万计的 GPU 实例、持续的能耗支出、网络带宽扩容与数据中心建设,这些都是“不可压缩成本”。
分析人士指出,当前 OpenAI 的收入增长速度远不足以覆盖这一规模化支出。
报告给出的最醒目的一句话是:“OpenAI 离盈利,还差一个 2000 亿美元的故事。”
这句话揭示了一个实质:在AI赛道,估值上涨(valuation)与实际盈利能力(profitability)之间高度脱钩,硅谷正进入一种“高估值、长亏损”的结构性周期。
OpenAI 的商业模型正在变得越来越依赖“规模极限”:更多企业接入、更多开发者构建应用、更多集成场景。换句话说,它必须不断变大、不断跑得更快,才能延续当前的增长曲线。而任何一个环节的放缓,都可能让算力成本成为压在公司头上的实质性负担。
当前的资本结构也在复杂化,OpenAI 需要同时面对来自微软等战略投资者的商业压力、员工股权的持续兑现,以及外部市场对公司价值的高预期。在此背景下,模型推理成本不降反升,使得“盈利路径”进一步模糊。
报告认为,AI 行业的整体格局正在构建一种特殊生态:盈利几乎完全依赖模型规模带来的“行业级网络效应”,而非传统意义上的收支平衡。
OpenAI 目前的成本结构或许能支撑其商业扩张,但无法支撑盈利,除非出现以下三件事之一:
第一,推理成本下降一个数量级。
第二,企业级变现能力暴涨。
第三,获得持续超大规模资本输血。
资本市场正变得谨慎。对 OpenAI、Nvidia、微软等公司的估值狂飙,引发了外界对“AI 泡沫”的担忧:高估值是否会在某一刻与利润现实脱节?OpenAI 的处境成为一个典型样本。
尽管如此,报告仍然承认 OpenAI 是当前全球最具行业影响力的 AI 企业之一。技术领先性与规模优势仍然构成其“估值大厦”的根基,但盈利,尤其是可持续盈利,在未来一段时间仍不现实。(AI普瑞斯编译)(转载自AI普瑞斯)